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公开(公告)号：CN111191835A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911372296.9
申请日：2019-12-27
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于C-GAN迁移学习的IES不完备数据负荷预测方法及系统。首先采集原始样本数据并进行归一化处理，然后将归一化处理后的样本数据采用深度变分自编码网络提取样本特征，再将提取的样本特征输入到构建的第一个C-GAN的生成器中，当生成器和判别器博弈达到纳什均衡时对不完备样本数据进行扩展，将扩展后的样本数据集输入到构建的第二个条件C-GAN的生成器中，当生成器和判别器博弈达到纳什均衡时并行预测电、气、热负荷，基于C-GAN的判别器对预测精度进行判断，并且在生成器和判别器博弈达到纳什均衡过程不断修正和提高综合能源负荷预测的预测精度，通过本发明提供的预测系统进行负荷预测，减少了网络训练所需的参数，同时缩短了预测时间。
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公开(公告)号：CN110941799A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911197609.1
申请日：2019-11-29
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明提供一种考虑系统综合不确定性因素的能量枢纽随机规划方法，涉及能源互联网技术领域。本发明通过确定系统综合不确性因素，基于蒙特卡罗法生成含有不确定性因素的随机场景，利用概率密度函数对系统综合不确定性因素进行表征，以经济性最优为规划目标确定能量枢纽内组件的数量和容量大小，综合考虑能量枢纽内生产设备、转化设备以及储能装置的初始安装费用、运行维护费用以及失负荷惩罚成本，在满足能量枢纽各类约束的条件下，建立随机规划模型，对随机规划模型进行求解得到能量枢纽组件的适当数量和容量大小，使其综合成本最低，同时提高了能量枢纽规划的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN110729722A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201911008473.5
申请日：2019-10-22
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供的一种基于能源细胞架构的区域能源网优化调度方法，属于电网调度领域，该方法将区域能源网内以能源细胞为单位的个体划分为区域层与细胞层，并对层内的元素智能体化处理，利用考虑电价机制的智能体调度策略，将区域层与细胞层有机整合，解决了区域能源网内多元主体协调易产生决策混乱的问题；配合能源细胞状态检测法，针对不同的能源细胞状态检测结果制定相应的调度方法，实现在复杂运行条件下，为区域能源网生成合理调度方案的同时进行风电消纳；本方法综合考虑了经济运行、新能源消纳、能量存储装置高效利用等因素，实现了区域能源网的多能互补、协同优化。
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公开(公告)号：CN110570051A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910922509.4
申请日：2019-09-27
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于Benders-Pso算法的分布式储能鲁棒性选址系统与方法，属于智能电网技术领域。本发明的系统包括配电网信息采集、建模、优化和解析输出四个模块，同时公开了系统实现的方法，考虑了风电的不确定性，根据最恶劣风电出力确定分布式储能鲁棒性选址系统模型的目标函数及约束条件，采用Benders算法对基于Pso算法的分布式储能鲁棒性选址系统模型进行优化，将问题分成鲁棒性优化与分布式储能选址两个问题，不仅避免陷入局部收敛的困境，还确保最终求得结果使两个问题都能达到最优，提高了电网的性能。
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公开(公告)号：CN110417061A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910671365.X
申请日：2019-07-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进蛙跳算法的电热联合系统调度方法，属于电热联合系统经济调度技术领域，该方法充分考虑风电预测输出功率的不确定性，让风电预测输出功率以风电输出功率场景的形式参与调度，用分时电价引导电价型负荷参与需求转移的同时，也考虑了负荷的需求转换，利用弃风电量进行电转热；以电热联合系统的发电成本和用户用电成本之和为目标函数，采用改进混合蛙跳算法对模型进行求解，很大程度地改善了传统混合蛙跳算法易于陷入局部最优解的缺点，提高了收敛速度，能够有效的提高算法寻优能力，得到更为合理的电热联合系统优化方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110222433A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910505039.1
申请日：2019-06-12
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种考虑用户用电行为不确定性的家庭智能用电优化方法，以克服因电力用户用电行为的不确定性导致用电计划不能正常进行的问题。将电力用户用电的不确定性行为分为调整用电计划和增减用电任务。对于电力用户调整用电计划的不确定性行为，提出了可靠性指标法，并将各类负荷的可靠性指标进行归一化处理，制定日前用电计划；对于电力用户增减用电任务的不确定性行为，提出了用电紧急系数和综合用电紧急指标，根据用户的具体行为，重新安排用电，制定实时用电计划。基于上述两类用户用电不确定性行为，将家庭智能用电优化过程分为两个部分，从而提高了家庭智能用电计划的可靠性。
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公开(公告)号：CN105678404B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201511022616.X
申请日：2015-12-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及基于网购电和动态关联因子的微电网负荷预测系统及方法，该系统包括网购电量模块、负荷特性分析模块、短期负荷预测模块和预测结果输出模块；微电网将电量初拟订单和参考电价推送至电能用户，用户对电量初拟订单进行修正，并将电量修正订单反馈给微电网，统计各类负荷用户的网购电统计值和历史负荷数据，确定微电网的负荷类型及其关联因子，建立RBF神经网络数学模型，采用基于输入数据和输出数据的减聚类K‑means优化算法获取RBF神经网络模型的初始网络参数，利用量子粒子群优化算法对初始网络参数进行优化，求取微电网各类负荷的最终预测值和总负荷的最终预测值，输出各类负荷的最终预测值和微电网总负荷的最终预测值。
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公开(公告)号：CN109599866A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811546967.4
申请日：2018-12-18
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明提出一种预测辅助的电力系统状态估计方法，流程包括：根据电网的历史数据，对极限学习机进行训练；利用无迹变换构造Sigma点集；计算k时刻状态转移函数；获得k+1时刻预测值的Sigma点集，对Sigma点集进行无迹变换的反变换，获得k+1时刻电网预测状态值；根据所述电力系统预测数据与量测数据均可视为随机高斯分布，根据卡尔曼滤波算法原理，求得电网k+1时刻估计状态值；并且根据判断条件，重复上述步骤；本发明将基于极限学习机获得的预测数据与利用状态估计实时估计值通过线性外推法获得的预测数据进行加权结合，并通过实际估计数据准确度对权值进行自适应调整，得到更加精确的预测数据；实现了更加精确、快速的电力系统状态估计。
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公开(公告)号：CN109447330A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811191660.7
申请日：2018-10-12
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种考虑电网弹性及适应能力的配电网风险预警方法。包括：对在线采集的历史灾害故障数据进行多维分析并形成立体灾害故障集合Ω，立体灾害故障集合分为a层、b层和c层；对多维数据进行分析，计算出单灾害下线路的故障率λ1，再对小概率高风险灾害事件的弹性恢复力进行评估计算出复合灾害下线路的综合故障率λ；对在线采集的线路区域气象信息数据进行多维分析，预测将出现的灾害天气场景，并与立体灾害故障集中的a层及b层进行对比得到将出现的灾害转移场景；计算出计及电网适应能力的灾害区配电网线路风险评估结果。将计及电网适应能力的灾害区配电网线路风险评估结果与立体灾害故障集合中的c层进行对比，进行在线预警。
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公开(公告)号：CN109345045A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811442084.9
申请日：2018-11-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出基于双乘子迭代算法的电热综合能源系统经济调度方法，流程包括：建立电热综合能源系统经济调度模型；采用Lagrange乘子法求解电热综合能源系统经济调度模型，转化为优化调度问题；设计双乘子迭代算法求解上述优化调度问题，找到满足约束条件下各机组的最优出力，计算电热综合能源系统优化调度下的运行总成本最小值；本发明中电热综合能源系统经济调度模型首次考虑了网络传输损耗，并且能够实现实时计算；实现了电热两种能源协同优化配置；在计及网络传输损耗的前提下，满足用户两种负荷需求的同时减少企业的产能成本；采用本发明提出的双乘子迭代算法可以避免直接求解多维隐式方程组，降低了模型求解的复杂程度并具有很快的收敛速度。
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